有没有一种简单的方法可以在 pandas/Python 中选择一个循环或循环数据？

Question

我想在 Python 中选择一个数据循环（在本例中是 pandas，但它是一个灵活且反复出现的问题），以便所选数据循环回到数据的开头 n 的开始行。我一直遇到这个问题，虽然我有多种可行的解决方案，但我对是否有一些我不知道的内置方法很感兴趣？

这是一个示例 pandas DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[0,1],[2,3],[5,6],[7,8]],columns = ['x','y'])

这个DataFrame当然应该是这样的：

   x  y
0  0  1
1  2  3
2  5  6
3  7  8

我发现的一个足够好的解决方案是创建一个索引数组：

n = 1     #how far through the start of the dataframe to select
select = np.concatenate((range(len(df)),range(n)))

select 的输出将是：

array([0, 1, 2, 3, 0])

如果我这样做df.x[select]，我会得到我正在寻找的东西：

0    0
1    2
2    5
3    7
0    0
Name: x, dtype: int64

NumPy、pandas 或任何其他 Python 模块中是否有一些功能可以允许这种循环选择数据？像df.x[0:+1] 这样的东西会以类似于df.x[0:-1] 的方式工作，而不是它目前的工作方式？还是一种 NumPy 方法，它通过将 np.concatenate() 与 np.arange() 结合使用来实现我的工作方式？正如我所提到的，我一直遇到这个问题，对于像 Python 这样方便的语言，它看起来确实是一个应该存在或应该存在的特性。我是否遗漏或忘记了什么？

编辑以澄清请求：

avloss 建议的方法是使用np.tile，这是我正在寻找的正确程度的简单和通用化，只是对于我正在使用的应用程序来说它是多余的。在这些情况下，您必须关闭循环数据循环以进行绘图或计算（例如，如果您使用有限差分方法匹配闭合曲线的起点和终点的斜率）。在这些情况下，您只需要重复序列中的前 n 个数据点（其中 n 通常介于 1 和 3 之间）以结束计算或绘制循环.

Answer 1

这并不完全符合您的要求，但 np.tile 非常接近： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

或者，如果你想通过索引来做到这一点，你可以使用mod division

np.arange(5) % 4 == array([0, 1, 2, 3, 0])